explained_variance_
时间: 2023-05-04 15:00:54 浏览: 387
explained_variance_是一个线性回归模型的评估指标,表示模型能够解释的目标变量方差的比例。具体来说,它衡量了模型预测结果与实际结果的差异,即模型解释了多少变量之间的关系。该值越高,模型的拟合效果越好。
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pcaUS.explained_variance_ratio_
pcaUS.explained_variance_ratio_是PCA降维算法中的一个重要指标,它是一个一维数组,表示每个主成分(即特征向量)的方差贡献率。方差贡献率越大的主成分所带的信息量越大,也就越能代表原始数据的特征。通常情况下,我们只需要选取方差贡献率较高的主成分,即保留较多信息的主成分,来进行数据的降维处理。
具体来说,假设PCA降维算法共得到k个主成分,那么pcaUS.explained_variance_ratio_中的第i个元素表示第i个主成分所占总方差的比例。例如,pcaUS.explained_variance_ratio_中的第1个元素表示第1个主成分所占总方差的比例,而pcaUS.explained_variance_ratio_中的前k个元素之和则表示保留这k个主成分所能保留的总方差比例。
pcaUS.explained_variance_
pcaUS.explained_variance_是PCA(Principal Component Analysis)算法中的一个属性,表示每个主成分的方差大小。在PCA中,我们通过将高维数据映射到低维空间来实现数据降维,其中,每个主成分都代表了一组正交的特征向量。每个主成分的方差大小可以用explained_variance_属性来表示,它们按降序排列,即第一个元素表示第一主成分的方差大小,第二个元素表示第二主成分的方差大小,以此类推。
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